目录1.写在前面2.为什么是PyTorch3.神经网络在做些什么？4.PyTorch VS Tensorflow5.PyTorch安装1.写在前面 从今天开始我们将进行一个崭新的模块，因为这个学习了深度学习的课程，基本工程的实现需要学习一门深度学习工具，对比Tensorflow和PyTorch，我们首先学习一下PyTorch的基本知识。2.为什
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2023-09-27 18:48:06
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PyTorch在前面使用纯手工做了线性回归，线性回归的问题其实就是求解损失函数最小的情况下的w值。在PyTorch里面很多的函数都进行了封装，我们直接用就可以。损失函数手写损失函数def loss(y, y_pred):
"""损失函数"""
# (真实值 - 预测值)^2 的平均值
return ((y_pred - y)**2).mean()PyTorch封装的损失函数损失函数就是
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2023-12-10 02:34:48
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导入pyfits模块：import pyfits （1）打开fits文件： hdulist = pyfits.open( '/home/huang/test.fits' )（2）查看fits里面存了什么： 一个fits文件至少包含一个主头文件，可以有也可以没有扩展头。主头存任意维数组（不能存字符），扩展头存表格（table，表格形式任意，可存字符、数字等，例如存星表）
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2023-07-11 16:24:35
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安装tensorflow与pytorch前提： 已安装完Anaconda 这⾥主要使⽤ Windows 中的Anaconda Prompt 进⾏安装，因为在Linux、Mac通⽤也是⼤同⼩异的第一步：打开Anaconda Prompt配置镜像源打开后，可以看到现在是base环境，就是安装完anaconda之后的自带环境（⾸先进⾏镜像源的配置，因为咱们⼤部分⼩伙伴在国内，但是tensorflow和p
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2024-10-28 09:54:23
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在进行 PyTorch 相关的问题讨论时，常常会有人问“pytorch有没有fit”这样的询问。对于这个问题，其实 PyTorch 是没有内置的 `fit` 方法，这是因为 PyTorch 是一个灵活的深度学习框架，比较强调用户自定义。下面，我们就从多个角度来拆解这个问题，以便更好地理解如何在 PyTorch 中实现训练过程。
### 协议背景
在 PyTorch 的使用过程中，用户往往需要自
初步了解torch.nnpytorch的神经网络层利用torch.nn实现，我们通过一个例子来熟悉其前向传播、反向传播的链路。首先，我们给出要优化的函数——它是一个包含2000个样本的正弦函数：import math
# Create Tensors to hold input and outputs.
x = torch.linspace(-math.pi, math.pi, 2000)
y =
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2023-11-20 21:55:00
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# 在PyTorch中实现类似Transform的fit函数
在机器学习和深度学习中，`fit`函数通常用于训练模型。在PyTorch中，虽然并没有直接的`fit`函数，但我们可以通过组合一些步骤来实现类似的功能。本文将带你一步步学习如何在PyTorch中实现一个“fit”函数，帮助你进行模型训练。
## 整体流程
为了实现PyTorch中的这样的功能，我们先明确一下主要步骤。下表概述了实现
原创
2024-10-07 05:01:56
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1. 各个函数的作用fit(): 用来计算mean（均值）和std（标准差），以便后面进行数据的标准化transform(): 根据fit()函数计算的mean和std对数据进行标准化fit_transform(): 是fit()函数和transform()函数的组合，先进行fit，之后再进行transform（标准化）skleran官方文档：sklearn.preprocessing.Stand
PyTorch 是深度学习中的一款优秀框架，但许多初学者和开发者常常会发现与 Keras 等框架相比，PyTorch 没有 `fit` 函数，导致在模型训练和验证时的工作流程有所不同。为什么会出现这种情况呢？在这篇文章中，我们将逐步分析和解决这个问题。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境设置正确，以便顺利使用 PyTorch 进行模型训练。以下是我们的软硬件要求和时间规划。
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新建conda 虚拟环境，python 版本3.8.17虚拟机，系统centos 7,内核版本Linux fastknow 3.10.0-1160.92.1.el7.x86_64 ，显卡T4，nvidia-smi ,460.32.03，对应cuda 11.2，安装cuda 11.2和cudnn，conda 版本23.1conda 安装paddle GPU 版本2.4.2+cuda112，pip安装
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2024-07-25 10:17:40
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在探讨“pytorch有keras吗”这个问题之前，我们先来澄清一下这个问题的本质。显然，`Pytorch`和`Keras`是两个不同的深度学习框架，虽有相似之处，但并不是相互依赖的。然而，在现代机器学习框架中，许多用户可能会将二者放在一起比较。接下来，我将详细介绍如何在Pytorch中实现类似Keras的功能，包括环境准备、具体操作步骤、配置详解、测试验证、排错以及扩展应用。
### 环境准备
对于出生于Facebook的PyTorch （开放源代码机器学习框架） 而言 ，在Python的广泛普及基础上建立一个始终是一个好主意。 但是，几乎没有人能想到一个想法有多么好。 这是因为，无论您在启动一个开源项目时有多少事情做对了（出色的文档，扎实的技术基础等），项目的成功总是有运气的。 好吧，那就让PyTorch幸运吧。 或有福。 或者其他的东西。 因为它正在蓬勃发展，并且，如果相信分析师
在处理“pytorch有dense吗”这一问题时，我细致而深入地探索了PyTorch的特性，发现理解库中的Tensor类型及其在开发中的应用至关重要。通过对Dense Layer的理解，以及其在构建神经网络时的必要性，我决定将解决该问题的过程整理如下。
## 备份策略
为了确保数据的安全和完整性，在进行任何PyTorch模型构建之前，我制定了一个详尽的备份策略。这份策略不仅包含数据和模型的周期
2020/3/10更新一点：增加了CVPR2020的华为诺亚方舟实验室的一款轻量型网络GhostNet: More Features from Cheap Operations之前沿着这样的路线：AlexNet,VGG,GoogLeNet v1,ResNet,DenseNet把主要的经典的分类网络的paper看完了，主要是人们发现很深的网络很难train，知道之后出现的Batch Normaliz
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2024-01-28 05:32:40
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torch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使得未来能够集成更加复杂的方法。 为了构建一个Optimizer，你需要给它一个包含了需要优化的参数（必须都是Variable对象）的iterable。然后，你可以设置optimizer的参 数选项，比如学习率，权重衰减，等等。optimizer = optim.SGD(model.parame
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2024-06-24 18:15:28
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# PyTorch有Keras接口吗？
在当今深度学习领域，PyTorch和Keras都是备受欢迎的深度学习框架。PyTorch因其强大的灵活性和动态计算图功能而受到广大研究人员和工程师的青睐；而Keras因其简便的API而在快速构建深度学习模型时命中众多人的心。许多新手可能会问：“PyTorch有Keras接口吗？” 本文将深入探讨这个问题，并通过代码示例来阐明如何在两者间进行互操作，最后附上
pytorch有高斯核吗？这是许多刚接触深度学习的开发者和研究者常常会问的一个问题。高斯核通常用于支持向量机（SVM）等机器学习算法中，其实在 PyTorch 中也有实现。本文将详细探讨如何在 PyTorch 中使用高斯核，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等内容。
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### 环境准备
在开始之前，我们先准备好开发环境。请确保你的 Python 和 PyTo
本文基于AllenNLP英文tutorial翻译，其中不少错误，仅作为个人学习记录有一篇帖子总结了一下学习处理NLP问题中间的坑。NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence -> Word ID -> Word Embedding的过程(Tobias Lee：文本预处理方法小记)，其中不仅需要学习pytorch，可能还要学
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2023-11-06 23:47:29
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在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，下载和安装模型、库或相关资源的速度往往受到网络环境的影响。很多开发者在中国大陆的网络环境中，直接从 PyTorch 的官方源下载时，下载速度非常缓慢。为了提高下载速度，许多人开始寻求 PyTorch 的镜像源。本文将详细介绍如何解决“PyTorch有镜像源吗”这个问题，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和最佳实践。
## 环境预检
# PyTorch中的ResNet：一种强大的深度学习模型
最近几年，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。而在众多深度学习模型中，Residual Neural Network（简称ResNet）因其独特的结构和卓越的表现而大放异彩。本文将介绍PyTorch框架中的ResNet，实现它的代码示例，并探讨其背后的原理。
## 1. ResNet简介
ResNet是由微软研
